2016년 9월호
특 집
사업장 단위의 노동시장 구조 변화
■ 일자리 변동 및 노동이동 현황 (김기민)
■ 고용의 질은 개선되고 있는가? (김정우)
■ 노동조합과 고용변동 (노용진)
2016년 9월호
특 집
사업장 단위의 노동시장 구조 변화
일자리 변동 및 노동이동 현황*
- ｢사업체패널-고용보험 DB 연계자료｣를 활용하여 -
김 기 민**
1)
Ⅰ . 머리말
사업체는 새로 생겨나기도 하고 폐업되어 소멸되기도 한다. 일부 사업체는 사업의 확장 등 의 이유로 고용을 늘리고, 다른 일부 사업체는 사업의 축소 등의 이유로 고용을 줄인다. 이 과 정을 통해 일자리가 생기거나 사라지면서 전체 일자리의 수는 끊임없이 변화한다. 또한 개별 근로자들은 개인의 일자리 불일치로 인하여 혹은 사업체의 인사 관행 등의 이유로 인하여 입 직과 이직을 반복한다. 이러한 현상들은 동시적으로 복잡하게 얽혀 발생하게 된다. 따라서 노 동시장을 총체적으로 이해하기 위해서는 일자리의 변화와 근로자의 노동이동의 행태를 동태 적으로 분석할 필요가 있다.
이 글에서는 한국노동연구원의 사업체패널조사 1～5차년도 자료와 ｢고용보험 DB｣의 피보 험자 자료를 연계한 사업체-근로자 연계 패널자료를 활용하여 일자리 창출과 소멸을 측정하여 일자리 변동(job flows)을, 개별 근로자의 채용과 이직을 측정하여 노동이동(worker flows)을 분 석하였다. 이를 통해 우리나라 노동시장의 동태적 변화와 특징, 변화에 영향을 미치는 요인에 대해 탐색적으로 살펴보았다.
* 이 글은 이규용 외(2015), 사업장 단위의 노동시장 구조 변화 분석 보고서 제2장의 일부를 정리한 것이다.
** 한국노동연구원 전문위원([email protected]).
Ⅱ . 노동시장에서 고용 변화
1. 용어 정의 및 개념
먼저, 일자리 변동의 개념에 대해 살펴보았다. 일자리 변동은 일자리 창출과 일자리 소멸로 구성된다. 일자리 창출은 두 시점 간 기존 사업체에서 새롭게 생겨난 일자리 수와 신규 생성된 사업체에서 발생한 일자리 수의 합, 일자리 소멸은 두 시점 간 기존 사업체에서 감소된 일자리 수와 소멸된 사업체에서 사라진 일자리 수의 합으로 측정한다. 순일자리 증가량은 일자리 창출 량과 일자리 소멸량의 차이이고, 일자리 재배치량(job allocation)은 일자리 창출량과 일자리 소 멸량의 합이다. 이와 같이 측정하기 때문에 일자리 재배치량은 순일자리 변동량에 비해 훨씬 큰 값을 가진다. 예를 들어, t-1기에 50명의 근로자가 일자리를 갖고 있고 t기에 60명의 근로자 가 일자리를 갖고 있다고 하자. 일반적으로 경제 전체적으로는 10개의 일자리가 늘었다고 할 수 있다. 그러나 실제 변동과정은 이처럼 단순하지 않을 수 있다. 1년 동안 단순히 10개의 일자 리가 늘어난 것일 수도 있지만, 25개의 일자리가 새로 생기고 15개의 일자리가 사라졌을 수도 있다. 이처럼 일자리 수의 순증가에는 무수히 많은 일자리 창출과 소멸의 조합이 가능하다. 이 역시 10개의 일자리 수 순증가이지만 25개의 일자리 창출과 15개의 일자리 소멸로 인한 것이 며, 이는 1년간 총 40개의 일자리가 변동한 것이다. 이러한 일자리 변동은 아래의 식을 통해 측정할 수 있다. 사업체 에서 일자리 창출(Job Creation : JC)은 두 시점 간에 새롭게 사업체가 생성되거나, 기존 사업체에서 고용량이 팽창된 경우 채용(hires)과 이직(separations)의 차이로 측정된다. 마찬가지 방식으로 일자리 소멸(Job Destruction : JD)은 두 시점 간에 사업체가 폐지 되거나, 기존 사업체에서 고용량이 축소된 경우 채용과 이직의 차이로 측정된다.
∈
∈
여기에서 는 사업체의 고용량 팽창 혹은 새로 생성된 사업체를 의미하고, 는 사업체 의 고용량 축소 혹은 새로 소멸된 사업체를 의미한다.
다음으로 노동이동의 개념을 살펴보면, 노동이동은 개별 근로자 단위의 채용과 이직으로 구 성되며, 이를 측정하는 방법은 크게 두 가지가 있다. 하나는 재배치 측정방법(reallocation
특집 : 일자리 변동 및 노동이동 현황 - ｢사업체패널-고용보험DB 연계자료｣를 활용하여
measure), 다른 하나는 입이직 측정방법(turnover measure)이다.
재배치 측정방법에서 노동이동량은 두 시점 간에 고용된 사업체가 달라진 근로자의 수로 측정되며, 입이직 측정방법에서 노동이동량은 일정기간 동안 발생한 입직자 수와 이직자 수를 모두 합한 값으로 측정된다. 이 두 가지 중 어떤 방법을 택하느냐에 따라 노동이동량의 차이가 나타나는데, 그 차이는 두 시점 사이에 어떤 근로자가 채용되었다가 이직한 경우 재배치 측정 법에서는 놓치게 되기 때문에 발생한다. 따라서 입이직 측정방식에 의한 노동이동량이 재배치 측정방식에 의한 노동이동량보다 반드시 클 수밖에 없다. 입이직 측정방식은 총 노동이동량을 측정하기 때문에 일자리 창출 및 소멸과는 관계없이 일자리는 그대로 있는데 사람만 바뀌는 초과노동이동(churing flows)의 정도를 측정할 수 있는 장점이 있다. 입이직 측정방식에 의한 노동이동량(WF)은 다음의 식을 통해 측정할 수 있다.
다음으로 초과노동이동(CH)은 다음과 같이 측정된다.
2. 사업체패널-고용보험 DB 연계자료
여기서는 우리나라 고용의 동태적 변화를 분석하기 위하여 한국노동연구원의 사업체패널 조사 1～5차 자료와 그 해당 사업체의 근로자를 고용노동부의 ｢고용보험 DB｣ 피보험자 자료 를 통해 결합한 자료1)를 활용하였다. 사업체-근로자 연계패널을 구축한 이유는 사업체에서의 일자리 수 변화와 개별 근로자의 노동이동 변화를 모두 살펴보기 위해서는 사업체와 근로자의 연계자료가 반드시 필요하기 때문이다.
사업체패널조사는 상시근로자 30인 이상2) 사업체3)를 대상으로 2005년부터 2013년까지 격 년 주기로 사업체의 고용 및 재무 현황, 경영 특성, 인적자원 관리 및 개발, 임금 및 보상체계, 노사관계 등에 대해 조사를 실시하였다. 해당 사업체의 근로자에 대한 정보는 포함하고 있지 않다.
｢고용보험 DB｣의 피보험자 자료는 고용보험 가입사업장을 대상으로 개별근로자(피보험자)
1) 이 자료를 ｢사업체패널-고용보험 DB 연계자료｣라 칭한다.
2) 공공부문은 상시근로자 20인 이상을 대상으로 조사를 실시하였다.
3) 금융․보험업, 전기․가스․수도업은 기업단위, 공공부문은 기관단위로 조사를 실시하였고, 그 외 업종에 대해서는 사업체 단위로 조사를 실시하였다.
의 성별, 연령, 입․이직 시기, 이직사유 등의 정보를 제공한다. 다만, 행정자료이므로 고용보험 에 가입하지 않은 근로자에 대한 정보는 없으며,4) 근로자의 고용형태(정규/비정규)를 구별할 수 있는 정보나 명확한 임금수준 등에 관한 정보는 자료에 포함되어 있지 않다.
2005년, 2007년, 2009년, 2011년 및 2013년의 사업체패널조사에 속한 사업체들을 고용보험관 리번호를 이용하여 ｢고용보험 DB｣와 결합하여 사업체 - 근로자 연계자료를 구축하였다. 이때 해당 기간에 근무하거나 근무했던 근로자는 모두 포함된다. 그러나 이 자료는 사업체의 생․소 멸에 대한 정보가 다소 부족5)하다는 한계가 존재한다.
<표 1>은 ｢사업체패널-고용보험 DB 연계자료｣의 사업체와 여기에 소속된 근로자 특성을 보 여준다. 우선, 사업체패널조사와 ｢고용보험 DB｣가 결합되는 사업체 비율은 2005년 1,728개소 (90.7%), 2007년 1,558개소(89.8%), 2009년 1,542개소(88.8%), 2011년 1,549개소(87.5%), 2013년 1,548개소(87.2%)로, 평균 88.8% 수준을 보였다.
사업체의 평균 근로자 수는 2005년 453.4명6), 2007년 365.2명, 2009년 350.6명, 2011년 363.8
<표 1> 사업체패널-고용보험 DB 연계자료 개요
2005 2007 2009 2011 2013
사업체패널조사 사업체 수(개소) 1,905 1,735 1,737 1,770 1,775
결합사업체 수(개소,%) 1,728 1,558 1,542 1,549 1,548
(90.7) (89.8) (88.8) (87.5) (87.2)
평균 근로자 수(명) 453.4 365.2 350.6 363.8 345.7
전체 근로자 수
당기(명) 783,527 568,947 540,542 563,511 535,154 전기(명) 745,399 555,140 536,513 540,832 518,968
증가율(%) 5.12 2.49 0.75 4.19 3.12
성별 남성(%) 70.6 68.3 69.8 68.4 69.0
여성(%) 29.4 31.7 30.2 31.6 31.0
연령
30세 미만(%) 27.3 24.1 20.7 19.4 19.0
30〜50세 미만(%) 63.0 63.6 63.8 63.2 61.9
50〜65세 미만(%) 9.7 12.3 15.5 17.4 19.1
주 : ( )는 결합된 사업체 비중임.
자료 : 사업체패널-고용보험 DB 연계자료(2005, 2007, 2009, 2011, 2013).
4) 통계청의 ｢경제활동인구 부가조사｣에 따르면 2015년 8월 기준으로 정규직 근로자의 고용보험 가입률은 82.4%로 나타났다.
5) 사업체패널조사는 2005년에 원표본 사업체를 구축한 후 패널조사가 진행됨에 따라 탈락(마모)된 사업체에 대해 표본을 대체함으로 표본 대표성을 보완하여 왔으나 이때 조사 당해의 사업체의 생․소멸을 반영하여 표본설계를 하지는 못하였다.
6) 2005년에 평균 근로자 수가 다른 조사 차수에 비해 많은 이유는 2005년에는 특별조사로 공공부문(기관단 위)에 대해 전수조사를 실시했기 때문이다.
특집 : 일자리 변동 및 노동이동 현황 - ｢사업체패널-고용보험DB 연계자료｣를 활용하여
명, 2013년 345.7명이고, 근로자 증가율7)은 2005년 5.12%, 2007년 2.49%, 2009년 0.75%, 2011년 4.19%, 2013년 3.12%로 나타났다.
전체 근로자 대비 여성 근로자의 비중은 2005년부터 2013년까지 큰 차이를 보이지 않았고, 평균적으로 30% 수준을 보였다. 전체 근로자 대비 30세 미만의 청년 근로자의 비중은 2005년 27.3%에서 2013년 19.0%로 감소하는 경향을, 50세 이상 65세 미만의 고령 근로자의 비중은 2005년 9.7%에서 2013년 19.1%로 증가하는 경향을 보였다.
3. 일자리 변동 및 노동이동 현황
먼저, 사업체 단위에서 채용(입직)과 이직을 통해 고용 변화에 대해 살펴보았다. <표 2>를 보면, 채용률8)은 2005년 27.9%, 2007년 25.8%, 2009년 24.6%, 2011년 33.6%, 2013년 31.1%, 이 직률9)은 2005년 20.1%, 2007년 24.5%, 2009년 23.8%, 2011년 34.5%, 2013년 30.4%로 나타났다.
2009년의 낮은 채용률은 2008년의 국제금융위기의 영향을 받은 것으로 보인다.
고용의 순변화(채용률-이직률)를 보면, 2005년 7.8%p, 2007년 1.3%p, 2009년 0.8%p, 2011년 –0.9%p, 2013년 0.7%p로 2005년을 제외하고 고용의 순변화는 매우 작게 나타났다. 실제 채용 률과 이직률은 과거에 비하여 값이 커졌으나, 순변화는 이를 반영하지 못하고 있다.
연령계층별로 보면, 30세 미만 청년층 근로자의 채용 비율10)은 2005년 57.4%에서 2013년 50.2%로 감소하였다. 이는 청년층 노동력의 감소와 더불어 청년층 노동력에 대한 수요 감소가 복합적으로 작용한 것으로 보인다. 반면, 50～65세 미만의 고령층 근로자의 채용 비율은 2005 년 6.7%에서 2013년 13.1%로 증가하였다. 이는 우리나라 인구구조의 변화가 사업체의 인력구 성에도 영향을 미치고 있음을 보여준다.
성별로 보면, 남성 근로자의 채용 비율은 2005년 58.7%에서 2013년 55.6%로 감소하였고, 여 성 근로자의 채용 비율은 2005년 41.3%에서 2013년 44.4%로 증가하였다.
지금까지 채용과 이직의 기술통계를 통해 고용 변화를 살펴보았고, 다음으로는 일자리 창출 과 소멸을 통해 사업체 간 일자리 재분배 현황과 개별 근로자의 노동이동을 분석하여 일자리 변동과 노동이동에 대해 살펴보았다.
일반적으로 고용 변화는 사업체의 확장․축소 및 생성․소멸 등으로 인해 나타나는 일자리 의 창출․소멸이나 채용과 이직으로 나타나는 노동이동을 통해 이루어진다. 따라서 고용 순
7) 근로자 증가율은 (당기 근로자 수-전기 근로자 수)/전기 근로자 수로 계산하였다.
8) 채용률은 연초 피보험자 수 대비 1년간 채용한 건수로 계산하였다.
9) 이직률은 연초 피보험자 수 대비 1년간 이직한 건수로 계산하였다.
10) 청년층 근로자의 채용 비율은 전체 채용자 중 청년층 근로자의 채용 비율을 계산하였다.
<표 2> 채용․이직 추이 분석
(단위 : %, %p)
2005 2007 2009 2011 2013
채용률(A) 27.9 25.8 24.6 33.6 31.1
연령
30세 미만 57.4 58.2 56.9 54.6 50.2
30〜50세 미만 35.9 32.4 32.3 33.9 36.7
50〜65세 미만 6.7 9.4 10.8 11.5 13.1
성별 남성 58.7 52.8 55.3 54.6 55.6
여성 41.3 47.2 44.7 45.4 44.4
이직률(B) 20.1 24.5 23.8 34.5 30.4
연령
30세 미만 49.5 46.8 46.4 43.6 42.0
30〜50세 미만 39.0 40.0 37.5 41.7 41.3
50〜65세 미만 11.5 13.2 16.1 14.6 16.7
성별 남성 54.1 53.1 55.4 53.6 55.6
여성 45.9 46.9 44.6 46.4 44.4
채용률-이직률(A-B) 7.8 1.3 0.8 -0.9 0.7
자료 : 사업체패널-고용보험 DB 연계자료(2005, 2007, 2009, 2011, 2013).
변화량만으로는 사업체 수준에서 이루어지는 복잡한 일자리 구조의 변화를 파악하기에 한계 가 있다. 지금부터 일자리 창출․소멸, 일자리 재배치, 노동이동 등의 변화를 통해 동학적 고용 구조를 살펴보고자 한다. 특히 고용변동성의 수준과 그 수준에 영향을 미치는 요인에 대해 중 점적으로 살펴보았다.
<표 3>은 2005년부터 2013년까지 해당 기간 1년 동안의 일자리 변동11) 및 노동이동 현황을 보여준다. 일자리 변동을 보면, 일자리 창출률은 2005년 8.7%, 2007년 4.9%, 2009년 4.2%, 2011 년 5.2%, 2013년 3.9%, 일자리 소멸률은 2005년 2.7%, 2007년 3.7%, 2009년 3.4%, 2011년 6.1%, 2013년 3.3%로 채용과 이직에 비해 적음을 알 수 있다.12) 일자리 재배치율은 2005년 11.5%, 2007년 8.6%, 2009년 7.6%, 2011년 11.2%, 2013년 7.2%로 나타났다. 노동이동률은 2005년 46.2%, 2007년 48.2%, 2009년 47.2%, 2011년 64.3%, 2013년 58.4%로 나타났다.13) 2005년부터 2013년까지 노동이동 수준은 일자리 변동에 비하여 평균 약 5.7배 높게 나타났다14).
11) 사업체패널-고용보험 DB 연계자료는 표본사업체에 대해서만 분석하므로, 특히 사업체의 생성․소멸 등 에 대한 정보가 부족하여 일자리 변동량 측정에 한계가 존재하므로 해석 시 주의해야 한다.
12) Anderson and Meyer(1994), Lagarde et al.(1995)을 보면, 채용과 이직은 일자리 창출과 소멸의 3배로 나타났다.
13) 이시균․김기민(2013)을 보면, 2012년의 노동이동량은 99.9%, 초과노동이동은 74.7%로 나타났다.
14) Hermermesh et al.(1996)의 연구에서 노동이동량은 일자리 변동량의 3배가 넘는다는 측정결과를 제시하 였는데, 이 글에서의 우리나라에 대한 분석결과는 이보다 크게 나타났다.
특집 : 일자리 변동 및 노동이동 현황 - ｢사업체패널-고용보험DB 연계자료｣를 활용하여
초과노동이동률은 일자리 변동과 노동이동의 수준 차이를 말하며, 2005년 34.7%, 2007년 39.6%, 2009년 39.7%, 2011년 53.1%, 2013년 51.3%로 나타났다. 2005년부터 2013년까지 채용자 중 79.9%가 대체채용자, 이직자 중 85.3%가 대체이직자이다. 이렇게 초과노동이동이 크다는 것은 노동이동을 단순히 일자리 창출과 소멸로 설명하는 데 한계가 있을 수 있다는 것을 의미 한다.
<표 3> 일자리 변동 및 노동이동 현황
(단위 : 명, %)
일자리 변동(A) 노동이동(B)
순고용 증가
대체채용 (대체이직)
초과노동 이동 (CH :
B-A) 창출
(JC)
소멸 (JD)
일자리 재배치량 (JR)
채용 (H)
이직 (S)
노동 이동량 (WF)
2005 68,319 21,419 89,738 204,313 157,413 361,726 46,900 135,994 271,988 (8.7) (2.7) (11.5) (26.1) (20.1) (46.2) (6.0) (17.4) (34.7)
2007 28,081 20,857 48,938 140,792 133,568 274,360 7,224 112,711 225,422 (4.9) (3.7) (8.6) (24.7) (23.5) (48.2) (1.3) (19.8) (39.6)
2009 22,605 18,381 40,986 129,791 125,567 255,358 4,224 107,186 214,372 (4.2) (3.4) (7.6) (24.0) (23.2) (47.2) (0.8) (19.8) (39.7)
2011 29,126 34,195 63,321 178,624 183,693 362,317 -5,069 149,498 298,996 (5.2) (6.1) (11.2) (31.7) (32.6) (64.3) (-0.9) (26.5) (53.1)
2013 21,030 17,413 38,443 158,200 154,583 312,783 3,617 137,170 274,340 (3.9) (3.3) (7.2) (29.6) (28.9) (58.4) (0.7) (25.6) (51.3) 주 : ( )는 결합된 사업체 비중임.
자료 : 사업체패널-고용보험 DB 연계자료(2005, 2007, 2009, 2011, 2013).
[그림 1]은 2005년부터 2013년까지의 일자리 변동률, 노동이동률, 순고용 증가율, 초과노동 이동률에 대한 변화를 보여준다. 노동이동률은 2009년에 다소 감소하였다가 그 이후 크게 증가 하였다. 노동이동률이 2009년에 감소한 것은 2008년의 국제금융위기의 영향을 받은 것으로 보 인다. 그 후 노동이동률의 증가는 초과노동이동의 상승에 의한 영향으로 보이며, 초과노동이 동15)의 증가는 대체채용/대체이직의 비율이 증가한다는 의미이므로 이는 우리나라의 고용 불 안정성이 전반적으로 확대되고 있음을 말한다.
특히 사업체패널조사는 상시근로자 30인 이상을 대상으로 하는 조사임에도 불구하고 변동 성이 크게 나타나16) 만약 소규모 사업체를 포함하여 분석하거나 고용보험에 가입하지 않은
15) 초과노동이동=대체채용+대체이직=(채용+이직)-(일자리 창출+일자리 소멸)=노동이동-일자리 재 배치.
16) OECD 국가의 노동이동률을 분석한 결과를 보면, 미국 49.5%, 스페인 47.1%, 영국 45.1%로 높은 편이
[그림 1] 일자리 변동, 노동이동, 순고용, 초과노동이동 추이
-10 0 10 20 30 40 50 60 70
2005 2007 2009 2011 2013
일자리 변동률 노동력 변동률노동이동률 고용증가율 초과노동이동률
자료 : 사업체패널-고용보험 DB 연계자료(2005, 2007, 2009, 2011, 2013).
근로자가 포함되면 고용변동은 더욱 심할 것으로 판단된다.
다음으로 우리나라의 일자리 변동 및 노동이동성이 큰 이유는 무엇인지 사업체 특성(사업체 규모, 산업)17)과 근로자의 인적 특성(연령, 성별)에 따라 살펴보았다. 결과는 노동이동률과 초 과노동이동을 중심으로 기술하였다.
먼저, <표 4>에 정리된 사업체 규모의 노동이동률과 초과이동률을 보면, 규모와 상관없이 2005년부터 2013년까지 꾸준하게 증가하였다. 이때 고용이 비교적 안정되어 있다고 인식되는 사업체일수록 노동이동률과 초과노동이동률은 작았다. 그러나 500인 이상의 대규모 사업체의 노동이동률도 40%가 넘어 전반적으로 노동이동이 크다는 것을 알 수 있다.18)
다음으로 [그림 2]는 2005년부터 2013년까지의 제조업 사업체와 비제조업 사업체의 일자리
고, 독일 34.4%, 프랑스 37.7%로 낮은 편으로 나타났다. 이시균(2013)에서 ｢고용보험 DB｣의 1인 이상 사업장과 해당 사업장의 피보험자 자료를 결합하여 구축한 패널자료를 분석한 결과, 우리나라의 노동이동 률은 116.3%(채용률 71.7%, 이직률 44.6%)로 다른 나라에 비해 월등히 높았다(이시균(2013), p.65).
17) 다른 연구들과 달리 여기서는 사업체 연령에 대해서는 분석하지 않았다. 사업체패널조사는 2005년에 원표 본사업체를 구축한 후 패널조사가 진행됨에 따라 탈락된 사업체를 일부 대체표본 방법을 통해 표본 대표성 을 보완하여 왔으나 조사 당해 사업체의 생․소멸을 반영하여 표본추출을 하지 않기 때문에 상대적으로 신 규 사업체의 비중이 지나치게 작아 이를 분석한 결과는 강건(robust)하게 나오지 않아 분석 시 생략하였다.
18) 이시균․김기민(2013)이 고용보험 DB를 통해 분석한 1,000인 이상 사업체의 노동이동률은 58.8%, 초과 노동이동률은 48.8%로 나타났다.
특집 : 일자리 변동 및 노동이동 현황 - ｢사업체패널-고용보험DB 연계자료｣를 활용하여
<표 4> 규모별 일자리 변동 및 노동이동 현황
(단위 : %)
2005 2007 2009 2011 2013
일자리 변동률
30～99인 이하 13.5 16.9 13.0 13.3 12.9
100～299인 11.3 11.9 8.9 11.5 9.4
300～499인 9.0 6.8 7.9 23.0 9.8
500인 이상 11.9 7.6 6.9 8.3 5.8
노동이동률
30～99인 이하 78.9 73.2 85.6 88.3 89.2
100～299인 60.8 62.7 52.8 71.7 66.4
300～499인 46.3 51.1 41.9 71.7 57.5
500인 이상 41.0 42.3 42.2 58.0 52.8
순고용 증가율
30～99인 이하 1.5 -5.3 -0.3 -3.2 0.3
100～299인 -1.0 0.0 -0.8 0.2 -0.4
300～499인 1.2 0.9 0.5 -13.9 -1.0
500인 이상 8.6 2.1 0.9 2.2 0.9
초과노동 이동률
30～99인 이하 65.4 56.3 72.6 75.0 76.3
100～299인 49.5 50.9 43.9 60.2 57.0
300～499인 37.3 44.3 34.0 48.7 47.7
500인 이상 29.2 34.7 35.4 49.7 47.0
자료 : 사업체패널-고용보험 DB 연계자료(2005, 2007, 2009, 2011, 2013).
[그림 2] 산업별 일자리 변동 및 노동이동 현황
-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
2005 2007 2009 2011 2013 비제조업 사업체
순고용 초과노동
-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
2005 2007 2009 2011 2013 제조업 사업체
일자리 변동률 노동력 변동률노동이동률
자료 : 사업체패널-고용보험 DB 연계자료(2005, 2007, 2009, 2011, 2013).
변동률, 노동이동률, 순고용 증가율, 초과노동이동률 추이이다. 비제조업 사업체는 제조업 사 업체에 비하여 노동이동률과 초과노동이동률이 크게 나타났다. 제조업 사업체의 노동이동률 또한 40% 수준으로 나타나 작지 않음을 확인할 수 있다.
<표 5>는 2005년부터 2013년까지의 근로자의 인적 속성에 따른 일자리 변동률, 노동이동 률, 순고용 증가율, 초과노동이동률이다. 이때 인적 속성은 연령과 성별을 고려하였다. ｢고용 보험 DB｣의 피보험자 자료에 학력과 경력에 대한 정보가 없어 이에 대해서는 분석하지 못하 였다.
먼저, 연령계층별로 보면, 노동이동률은 2005년에 비하여 2013년에 연령에 상관없이 증가하 였고, 특히 30세 미만 청년층에서의 증가율은 매우 높았다. 초과노동이동률 또한 2005년에 비 하여 2013년에 모든 연령에서 증가하였고, 30세 미만 청년층의 증가율은 매우 높았다. 성별로
<표 5> 근로자 인적속성에 따른 일자리 및 노동이동 현황
(단위 : 명, %)
2005 2007 2009 2011 2013
일자리 변동률
연령
30세 미만 22.8 21.2 20.3 32.2 22.2
30～50세 미만 9.6 6.5 6.4 9.2 6.2
50～65세 미만 17.3 12.4 11.7 10.8 9.3
성별 남성 11.8 7.5 7.0 9.9 6.7
여성 12.0 12.4 10.5 15.6 9.8
노동이동률 연령
30세 미만 88.0 101.1 113.2 155.8 136.4
30～50세 미만 28.2 28.0 26.4 39.6 37.6
50～65세 미만 44.3 44.8 41.7 49.7 46.4
성별 남성 37.1 37.4 37.4 50.9 47.1
여성 67.9 71.5 69.9 93.3 83.7
순고용 증가율
연령
30세 미만 18.3 14.6 14.7 16.5 14.6
30～50세 미만 2.5 -2.2 -1.4 -4.5 -1.7
50～65세 미만 -4.8 -6.1 -7.1 -6.4 -4.6
성별 남성 6.3 0.9 0.6 -0.3 0.6
여성 5.2 2.1 1.3 -2.3 0.9
초과노동 이동률
연령
30세 미만 65.2 79.9 92.9 123.7 114.2
30～50세 미만 18.5 21.5 20.0 30.4 31.4
50～65세 미만 27.0 32.4 30.0 38.9 37.1
성별 남성 25.3 29.9 30.4 41.0 40.4
여성 55.9 59.1 59.4 77.7 73.8
자료 : 사업체패널-고용보험 DB 연계자료(2005, 2007, 2009, 2011, 2013).
특집 : 일자리 변동 및 노동이동 현황 - ｢사업체패널-고용보험DB 연계자료｣를 활용하여
보면, 노동이동률과 초과노동이동률은 남성에 비하여 여성이 크게 나타났다.
사업체 규모와 산업에 따라 다소 차이는 있었으나 전반적으로 노동이동은 크게 나타났으며, 일반적으로 노동시장 취약계층이라 여겨지는 여성과 최근 취업에 어려움을 많이 겪는 청년층 근로자의 노동이동은 비교집단에 비해 노동이동이 크게 나타났다.
이는 고용이 불안정한 근로자들이 대체채용/대체이직 등의 여러 비정규 고용형태의 일자리 로 이동하고 있는 것으로 추측된다. 사업체패널조사 자료를 통해 비정규직 근로자 현황을 간접 적으로 분석해 보았다. 이때 노동이동률의 평균값을 기준19)으로, 평균 미만인 집단과 평균 이 상인 집단으로 분류하여 집단별 비정규직 근로자의 비중을 살펴보았다. 사업체패널조사에서는 비정규직 근로자의 고용형태가 세분화되어 있으므로 직접고용 근로자와 간접고용 근로자20)의 비중을 분리하여 기술하였고, 그 결과는 <표 6>과 같다.
<표 6> 노동이동률에 따른 비정규직 근로자 현황
(단위 : %)
2005 2007 2009 2011 2013
노동이동률 평균 미만
전체 비정규직 비율 14.4 12.3 9.3 11.4 10.3
간접고용 비정규직 6.8 5.6 4.4 4.8 4.9 직접고용 비정규직 7.6 6.7 4.9 6.5 5.4
노동이동률 평균 이상
전체 비정규직 비율 15.9 15.4 14.1 15.7 16.2
간접고용 비정규직 3.8 4.2 3.1 3.7 3.0
직접고용 비정규직 12.1 11.3 11.1 12.1 13.2
자료 : 사업체패널-고용보험 DB 연계자료(2005, 2007, 2009, 2011, 2013).
노동이동률이 평균보다 큰 사업체의 비정규직 근로자의 비중은 노동이동률이 평균보다 작 은 사업체의 비정규직 근로자의 비중에 비해 약 1.5~6.1%p 높아 고용의 불안정성은 노동이동 률을 높이는데 어느 정도 역할을 하고 있음을 알 수 있다. 노동이동률이 평균보다 작은 사업체 의 비정규직 근로자의 비중(직접고용+간접고용)은 2005년에 14.4%에서 2013년에 10.3%로 감 소하였고, 노동이동률이 평균보다 큰 사업체의 비정규직 근로자의 비중은 2005년부터 2013년 까지 약 15% 근처로 큰 변화없이 나타났다.
여기서 특이한 점은 노동이동률이 평균 미만인 사업체의 간접고용 비정규직 근로자의 비중 은 노동이동률이 평균 이상인 사업체의 간접고용 비정규직 근로자의 비중보다 크게 나타났다.
19) 2005년의 평균 노동이동률 이상인 사업체의 비중은 46.5%, 2007년의 평균 노동이동률 이상인 사업체의 비중은 46.3%, 2009년의 평균 노동이동률 이상인 사업체의 비중은 49.0%, 2011년의 평균 노동이동률 이상인 사업체의 비중은 57.4%, 2013년의 평균 노동이동률 이상인 사업체의 비중은 54.7%로 나타났다.
20) 간접고용 근로자는 파견근로자와 사내하청/용역근로자를 일컫는다.
간접고용 근로자는 고용이 불안정한 고용형태의 일자리이면서, 사업장 단위의 노동이동 분석 에서 채용이나 이직으로 파악해 내지 못하는 근로자일 가능성이 있다. 따라서 이 부분이 고용 구조에 반영되어 분석하게 되면, 현재의 결과보다 더 큰 노동이동률과 초과노동이동률이 나타 날 수 있다.
Ⅲ . 결론 및 요약
이 글에서는 한국노동연구원의 사업체패널조사 1~5차 자료와 ｢고용보험 DB｣의 피보험자 연계자료를 이용하여 우리나라 노동시장의 동태적 변화를 분석하였다. 이를 위해 일자리 변동 및 노동이동의 개념을 이용하였다.
2005년부터 2013년까지 우리나라의 노동이동률은 평균 52.8%로 크게 나타났으며, 이는 평균 일자리 재배치율 9.2%의 약 5.7배였다. 이와 같이 우리나라의 노동이동과 일자리 변동의 격차 는 꽤 컸고, 초과노동이동 역시 크게 나타났다(평균 43.7%). 이는 일자리 창출과 소멸만으로는 노동이동 수준을 설명하지 못한다는 것을 말하고, 근로자의 대체채용/대체이직의 비율이 크다 는 것을 의미한다.
노동이동 수준에 미치는 영향을 사업체 특성과 근로자의 인적 속성에 따라 살펴본 결과, 사 업체의 산업과 규모에 따라 다소 차이는 있었으나 전반적으로 노동이동은 크게 나타났으며, 일반적으로 노동시장 취약계층이라 여겨지는 여성과 취업에 어려움을 겪고 있는 청년층 근로 자의 노동이동은 비교집단에 비해 크게 나타났다. 이는 고용이 불안정한 근로자들이 대체채용/
대체이직 등의 비정규 고용형태의 일자리로 이동하고 있는 것으로 추측된다. 노동이동률에 따 라 사업체의 비정규직 근로자의 비중을 살펴본 결과, 노동이동률이 높은 집단은 그렇지 않은 집단에 비하여 비정규직 비율이 높아 고용의 불안정성이 노동이동률을 높이는 역할을 하는 것 으로 보인다. 이 글에서는 기술통계를 통해서 간접적인 결과를 제시하였지만, 이규용 외(2015) 에서는 동적 패널모형을 통해 비정규직 근로자를 많이 활용하는 사업체일수록 노동이동이 높 다고 통계적으로 유의하게 나타났다.
이상으로 우리나라의 일자리 변동과 노동이동에 대해 탐색적으로 살펴보았다. 이러한 노동 시장의 동태적 변화를 분석하여 고용구조를 지속적으로 파악하는 것은 향후 고용정책 방향을 정립하는데 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 판단된다.
특집 : 일자리 변동 및 노동이동 현황 - ｢사업체패널-고용보험DB 연계자료｣를 활용하여
[참고문헌]
이규용 외(2015), ｢노동시장의 동태적 변화와 특징｣, 사업장 단위의 노동시장 구조 변화 분 석, 한국노동연구원.
이시균(2013), ｢고용보험 DB를 활용한 노동시장 분석 - 일자리 변동 및 노동력 변동 분석｣, 행 정DB분석시리즈 2013-2, 한국고용정보원, pp.57～80,
이시균․김기민(2013), ｢노동력 변동(worker flows) 결정요인 분석｣, 제7회 사업체패널 학술 대회.
Anderson, Patricia M., and Bruce D. Meyer(1994), “The Nature and Extent of Turnover”, Brookings Papers on Economic Activity : Microeconomics, pp.177～237
Hamermesh, Daniel S. and G. A. Pfaan(1996), “Adjustment Costs in Factor Demand”, Journal of Economics Literature 34(3), pp.1264~1292
Lagarde, S., E. Maurinand and T. Constance(1995) “Flows of Workers and Job Reallocation”, Working Paper.
